MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4281620370 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.9053

Impact of performance status on survival outcomes and health care utilization in patients with advanced non–small cell lung cancer treated with immune checkpoint inhibitors.

2022· article· en· W4281620370 sur OpenAlexaffabout
Daniel E. Meyers, Meghann Pasternak, Samantha Dolter, Heidi A.I. Grosjean, Chloe Lim, Igor Stukalin, Vishal Navani, Daniel Yick Chin Heng, Winson Y. Cheung, Don Morris, Aliyah Pabani

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePembrolizumabLung cancerInternal medicinePerformance statusNivolumabCancerCohortLog-rank testMedical recordOncologyRetrospective cohort studySurvival analysisImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9053 Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized the treatment paradigm of non-small cell lung cancer (NSCLC). Despite the high prevalence of patients with poor Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status (PS ≥2) in real-world practice, landmark studies have typically excluded this patient group from enrolment. The primary objective of this study was to evaluate the impact of ECOG PS on clinical outcomes and health care utilization in a large cohort of NSCLC patients treated with ICI in real-world practice. Methods: Using the Alberta Immunotherapy Database, we identified consecutive patients who received at least one dose of Pembrolizumab or Nivolumab for the treatment of advanced NSCLC between 1/1/2010 and 12/30/2019. The data cut-off date was 10/1/2020. Baseline clinical, pathological, and laboratory-based data were collected retrospectively. The primary outcome was median overall survival (mOS), as stratified by ECOG PS. The secondary outcomes were median time-to-treatment failure (mTTF) and metrics of health care utilization, including emergency department (ED) visits, hospitalizations, and death in hospital. Kaplan-Meier survival curves were used to determine survival outcomes, and compared with the log-rank test. The association between ECOG PS and healthcare utilization were represented with risk ratios and evaluated using chi-square tests. Results: A total of 790 patients were included. Median follow-up time was 20.6 months. 29.2% (n = 231) had PS ≥2 at the time of ICI initiation. As compared with the favorable PS group (PS < 2), patients with PS ≥2 had significantly lower mOS - 3.3 months (95% CI 2.5-4.0) versus 13.4 months (95% CI 11.7-16.0) (HR, 3.0; 95% CI 2.5-3.6, p < 0.0001), and mTTF – 1.4 months (95% CI 0.9-1.8) versus 4.9 months (95% CI 4.4-5.6) (HR, 2.2; 95% CI 1.9-2.6, p < 0.0001). 3- and 12-month survival rates were also significantly lower in the PS ≥2 group as compared with the PS < 2 group (52.8% versus 86.4% and 13.4% versus 41.0%, p < 0.0001 for both comparisons). Patients with PS ≥2 were also significantly more likely to present to the ED (RR 1.6; 95% CI, 1.3-2.0, p < 0.001) and be admitted to hospital (RR 2.3; 95% CI 1.7-3.0, p < 0.0001) within the first month after treatment initiation. These patients were also significantly more likely to die in hospital during their first admission (RR 2.7; 95% CI 1.8-4.1, p < 0.0001), as well as at any point during treatment (RR 2.2; 95% CI 1.60-3.0, p < 0.0001). Conclusions: NSCLC patients with poor ECOG PS at the time of ICI initiation had significantly worse survival outcomes and were significantly more likely to utilize health care services than those with favorable ECOG PS. The large proportion of patients with poor ECOG PS further justifies the urgent need for randomized trials evaluating the efficacy of ICI in this high-risk population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetCancer Immunotherapy and Biomarkers→Travaux en français237 207→